Ça fait un peu putaclic dit comme ça, mais c'est la réalité. Mon vécu, mes opinions, mon style, mes anecdotes, tout est stocké dans un repos GitHub. Et derrière, j'ai codé des machines qui utilisent tout ça à ma place, 24h/24. Il y a encore 3 mois, je faisais tout à la main : scripts, posts, décisions éditoriales. Aujourd'hui, mes posts LinkedIn font des dizaines de milliers d'impressions alors qu'ils sont générés à 100% par l'IA, dans MON style. Dans cette vidéo, je vous montre tout : le second cerveau, les machines que j'ai construites avec Claude Code, comment ça tourne sur un VPS, et surtout comment on va aller beaucoup plus loin avec les agents IA. J'ai aussi préparé un document complet pour vous permettre de faire exactement la même chose. 👇 La vidéo est disponible juste en dessous

Bonjour à tous 👋 Moi c'est Nicolas, bientôt 44 ans. À la base je viens du monde de la chimie — oui, pipettes et réactions en chaîne 😄 — avant de bifurquer vers le développement web. Et aujourd'hui, une nouvelle réaction s'enclenche : l'IA et l'automatisation. J'ai déjà mis les mains dans le cambouis : - Mise en place d'OpenClaw - Premiers workflows d'automatisation avec Make Mais je suis encore loin d'où je veux aller. Mon vrai objectif ici, c'est d'apprendre à construire des systèmes IA qui travaillent à ma place — pour générer des revenus et créer de la valeur de façon durable. Pas juste tester des outils, vraiment construire quelque chose. Ce groupe tombe à pic. Ravi d'être là et impatient d'apprendre à vos côtés 🚀

J'ai perdu plusieurs heures sur une erreur bête. Je la partage pour que vous ne la fassiez pas. Le contexte : Je mettais en place un groupe Telegram avec plusieurs agents OpenClaw — avec des Topics partagés par certains agents. Création des bots, mapping, pairing avec l'agent principal, récupération des IDs via GetIDs Bot... L'erreur : J'ai tout créé d'abord, et cherché les infos manquantes ensuite. Résultat : un joyeux bazar. Des IDs à retrouver en urgence, des noms de bots mal anticipés, des reconfigurations en cascade. Ce qui aurait pu être propre du premier coup est devenu un chantier. La leçon : Avant de créer le moindre bot, planifier dans l'ordre : - Les noms définitifs de chaque agent - L'architecture du groupe et des Topics - Récupérer chaque ID au fur et à mesure de la création, pas après - C'est évident à dire... beaucoup moins quand on est dans l'élan de construire 😅 La question pour vous : Vous avez une méthode pour structurer vos agents Telegram avant de vous lancer ? Un doc de préparation, un template ? Curieux de voir comment vous organisez ça 👇

C'est par ces mots que Sundar Pichai, PDG de Google & Alphabet, a ouvert le bal à Las Vegas. Si vous pensiez que l'IA était encore un gadget pour rédiger des mails, préparez-vous au choc thermique. Google vient d'aligner toute sa puissance pour une seule chose : faire de l'IA le moteur autonome de votre business. Pourquoi c'est un séisme pour nous ? 🌍 On quitte le mode "POC" : Avec la nouvelle Gemini Enterprise Agent Platform, Google offre enfin les outils pour déployer des flottes d'agents en production. Ce n'est plus du test, c'est de l'industrie. La vitesse devient gratuite (ou presque) : Avec Gemini 3.1 Flash et les nouvelles puces TPU v6, le coût de l'intelligence s'effondre. Pour nous qui construisons des systèmes, cela signifie qu'on peut automatiser des tâches de plus en plus complexes sans exploser le budget. Google Workspace devient Agentique : Vos documents Drive et vos emails ne sont plus des données mortes. Ils deviennent le carburant d'agents proactifs qui travaillent à votre place. Mon avis (JP 🤔) : Google est en train de gagner la guerre de l'infrastructure. Pendant que d'autres s'amusent avec des interfaces web, Google construit l'usine. Pour les membres du Club qui travaillent sur le Desktop, c'est une validation totale de notre approche : le futur appartient à ceux qui savent orchestrer des systèmes, pas juste poser des questions à un chat. On ne se disperse plus. On maîtrise l'orchestration (n8n, Python, …). La puissance de calcul de Google arrive, assurons-nous d'avoir le "cerveau" pour la piloter 🤯.

Le dernier verrou vient de sauter, l’arrivée de Gemini 3.1 TTS sur AI Studio change radicalement la donne. On ne parle plus de simples bots, on parle de collaborateurs vocaux ultra-réalistes intégrables directement dans vos workflows. Jusqu'ici, faire parler une IA coûtait cher (API ElevenLabs…) ou sonnait comme un robot fatigué. Avec le TTS de Gemini 3.1 : Latence quasi nulle : Idéal pour des agents qui répondent au téléphone ou en visio. Coût imbattable : Pour l'instant en mode "Free" sur AI Studio, c'est une aubaine pour tester des prototypes d'agences vocales sans brûler son budget. Multimodalité native : Gemini comprend le texte, l'image, et maintenant, il s'exprime avec une nuance humaine bluffante. Ce que je vais essayer : Utiliser Claude Desktop pour l'intelligence de réflexion et le scripting (le cerveau), et brancher Gemini 3.1 TTS via n8n pour la restitution vocale (la bouche). J’imagine déjà le tableau dès qu’une tâche complexe en arrière-plan se termine et que je reçois l’annonce vocale : « Jean-Pierre, le rapport est prêt, j'ai détecté trois anomalies sur le budget.» 🙌🏻 Qu’en pensez-vous ?